概率

马尔可夫链

马尔可夫链-转移矩阵

假设一个过程从一种状态开始,在3回合后进展到另一种状态。这一对 开始,结束 最有可能吗?

马尔可夫链有转移矩阵 0.5 0.3 0.2 0.4 0.4 0.2 0.6 0.4 0 {pmatrix} \开始0.5 & 0.3 & 0.2 \ \ 0.4 & 0.4 & 0.2 \ \ 0.6 & 0.4 & 0 \ {pmatrix}结束。

什么是它的 2 2 一步一步转移矩阵?

(一) 0.49 0.35 0.16 0.48 0.36 0.16 0.46 0.34 0.2 \begin{pmatrix} 0.49 & 0.35 & 0.16 \\ 0.48 & 0.36 & 0.16 \\ 0.46 & 0.34 & 0.2 \end{pmatrix}

(B) 0.25 0.35 0.4 0.39 0.25 0.36 0.36 0.39 0.25 \begin{pmatrix} 0.25 & 0.35 & 0.4 \\ 0.39 & 0.25 & 0.36 \\ 0.36 & 0.39 & 0.25 \end{pmatrix}

(C) 0.49 0.35 0.16 0.48 0.36 0.16 0.48 0.32 0.2 \begin{pmatrix} 0.49 & 0.35 & 0.16 \\ 0.48 & 0.36 & 0.16 \\ 0.48 & 0.32 & 0.2 \end{pmatrix}

(D) 0.49 0.35 0.16 0.4 0.44 0.16 0.48 0.32 0.2 \begin{pmatrix} 0.49 & 0.35 & 0.16 \\ 0.4 & 0.44 & 0.16 \\ 0.48 & 0.32 & 0.2 \end{pmatrix}

菲尼亚斯反复投掷一枚均匀的硬币,记下结果。然而,他对正面很敏感,所以一半的时间他做正面标记,他会再次做正面标记。(这意味着他可以连续多次记下正面朝上的数字,而不需要再次投掷硬币。)结果的状态序列可以用马尔可夫链建模,其中第一个可能的状态(矩阵的行)是正面,第二个可能的状态是反面。它的转移矩阵是什么?

(一) 1 2 1 2 1 2 1 2 {pmatrix} \ \开始tfrac {1} {2} & \ tfrac {1} {2} \ \ \ tfrac {1} {2} & \ tfrac {1} {2} {pmatrix} \结束

(B) 1 2 1 2 1 4 3. 4 {pmatrix} \ \开始tfrac {1} {2} & \ tfrac {1} {2} \ \ \ tfrac {1} {4} & \ tfrac {3} {4} {pmatrix} \结束

(C) 3. 4 1 2 1 4 1 2 {pmatrix} \ \开始tfrac {3} {4} & \ tfrac {1} {2} \ \ \ tfrac {1} {4} & \ tfrac {1} {2} {pmatrix} \结束

(D) 3. 4 1 4 1 2 1 2 {pmatrix} \ \开始tfrac {3} {4} & \ tfrac {1} {4} \ \ \ tfrac {1} {2} & \ tfrac {1} {2} {pmatrix} \结束

根据下表可以构造天气的马尔可夫链。

明天下雨的 明天多云 阳光明媚的明天
今天下雨 1 2 \ tfrac {1} {2} 1 3. \ tfrac {1} {3} 1 6 \ tfrac {1} {6}
今天多云 1 3. \ tfrac {1} {3} 1 3. \ tfrac {1} {3} 1 3. \ tfrac {1} {3}
阳光明媚的今天 0 0 1 9 \ tfrac {1} {9} 8 9 \ tfrac {8} {9}

如果今天下雨,三天后下雨的概率是多少?

如果是马尔可夫链 X 0 X 1 ... \{X_0, \, X_1, \, \dots\} 已转移矩阵 P P 和州 j j ,那么价值是什么 P j P_ {i, j}

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